Scrum Master PSM 2 & Scrum Agile Leadership + Scrum Kanban + Scaled Scrum & Python, JavaScript & KI vereint fortgeschrittene Scrum-Fähigkeiten mit Leadership- und Skalierungswissen sowie praxisnahen Programmier- und KI-Kompetenzen. In Scrum Master Advanced (PSM 2), Scrum Agile Leadership & Kanban & Scaled Scrum (PAL 1 & PSK 1 & SPS), KI in Action Python & JavaScript, KI Grundlagen steht die wirksame Anwendung von Werten, Definition of Done und Integration im Zentrum, ergänzt durch Programmierpraxis in Python und JavaScript sowie ethisch-reflektierten KI-Einsatz.

Praxisbezug und berufliche Perspektiven

Konkrete Anwendungsszenarien: Teilnehmende bringen Scrum Master 2, Scaled Scrum, Scrum Agile Leadership und Scrum mit Kanban direkt in Team- und Produktkontexte ein, kombinieren Vorhersagen mit Bandbreiten, pflegen eine gemeinschaftliche Definition of Done und nutzen Flusskennzahlen wie Durchsatz zur Reduktion von Wartezeiten.
Berufliche Perspektiven: Die Inhalte qualifizieren für Rollen wie Scrum Master, Agile Coach, Product Owner, Release Manager sowie für technische Rollen mit KI- und Coding-Know-how; Einsatzgebiete sind Produktentwicklung, IT-Organisation, DevOps und Digitalisierungsprojekte.

Scrum Master 2

Scrum Master 2 vertieft das Zusammenspiel von Werten, Accountabilities, Ereignissen und Ergebnissen und stärkt die Facilitation-Fähigkeiten für die Groan Zone.
Teilnehmende lernen, wie die Definition of Done als lebender Qualitätsstandard Transparenz schafft und Risiken reduziert. Sie üben Coaching, Removing Impediments und die Balance zwischen Schutz der Selbstverwaltung und wirksamer Intervention.

  • Diskussion Scrum Values und Entscheidungsleitlinien
  • Klare Accountabilities: Product Owner, Developers, Scrum Master
  • Aufbau und Pflege einer Definition of Done
  • Facilitation-Techniken und Decision Rules
  • Umgang mit Zielkonflikten und Abhängigkeiten

Scaled Scrum

Scaled Scrum behandelt die Koordination mehrerer Teams am selben Produkt und legt Wert auf einen gemeinsamen Qualitätsmaßstab und frühe Integration.
Inhalte erklären, wie Einträge so zugeschnitten werden, dass Teams unabhängig arbeiten, wie Abhängigkeiten sichtbar werden und wie Vorhersagen als Bandbreiten kommuniziert werden. Planung fokussiert auf Wirkung und Risiko, nicht auf exakte Termine.

  • Gemeinsame Definition of Done über Teams
  • Integration, Sicherheit und Betriebsfähigkeit
  • Sichtbarmachung von Abhängigkeiten und Zuschnitt von Arbeit
  • Vorhersagen mit Bandbreiten und Annahmen
  • Release-Planung über Teamgrenzen hinweg

Scrum Agile Leadership

Dieser Kurs richtet Führung auf das Gestalten von Rahmenbedingungen, statt auf Detaillenkontrolle, und fördert Fähigkeiten zum Schaffen von Selbstverwaltung.
Teilnehmende lernen, Erwartungen zu klären, Entscheidungsräume zu sichern und Hindernisse zu beseitigen. Es geht um situative Führung, Coaching vs. Mentoring und das Erkennen organisationaler Bremsen.

  • Rahmenbedingungen für Selbstverwaltung
  • Führung als Kontextgestaltung
  • Erkennen und Reduzieren struktureller Hindernisse
  • Entwicklung von Kompetenzen und Entscheidungsrechten
  • Kommunikation von Annahmen und Konsequenzen

Scrum mit Kanban

Scrum mit Kanban verbindet Flow-Prinzipien mit Scrum-Routinen, um Vorhersagbarkeit und Lieferfähigkeit zu steigern.
Fokus liegt auf Visualisierung von Arbeit, Begrenzung paralleler Arbeit, Messen von Durchsatz sowie Erkennen von Warteschlangen und Engpässen. Product Backlog wird als geordnete Darstellung nächster wirksamer Schritte behandelt.

  • Sichtbarmachen von Arbeit und Grenzen für parallele Aufgaben
  • Metriken: Durchsatz, Bearbeitungs- und Wartezeiten
  • Flussoptimierung und Losgrößenanpassung
  • Product Backlog als Instrument für Flow und Nutzen
  • Prognosen auf Basis historischer Daten

KI Grundlagen und praktische Anwendungen

Der Kurs vermittelt Grundkonzepte der Künstlichen Intelligenz, Einsatzfelder und ethische Aspekte sowie praktischen Umgang mit KI-Tools.
Teilnehmende üben Prompt Engineering, testen Chatbots und Bild-KI, analysieren Bias und Datenschutzfragen und entwickeln Integrationsstrategien für den Arbeitsalltag.

  • Definition und Geschichte der KI
  • Maschinelles Lernen und Deep Learning Überblick
  • Prompt Engineering und Text-/Bild-KI-Experimente
  • Ethik, Datenschutz und Bias
  • Integration von KI zur Automatisierung und Entscheidungsunterstützung

KI und IT- Programmieren für die Zukunft: Python

Python verbindet Programmiergrundlagen mit KI-gestützten Arbeitsmethoden und praxisnahen Projekten für Automatisierung und Datenverarbeitung.
Teilnehmende lernen Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Listen und Dictionaries, Nutzung von Bibliotheken und Fehlerbehandlung; sie setzen KI-Tools zum Refactoring und Testen ein und erstellen kleine modulare Programme.

  • Variablen, Datentypen und Operatoren
  • Bedingungen, Schleifen und Funktionen
  • Listen, Dictionaries und Modulstruktur
  • Bibliotheken: math, json, re u. a.
  • Debugging, try/except und KI-unterstütztes Coden

Programmierkonzepte in der IT- JavaScript und KI

JavaScript fokussiert Frontend-relevante Konzepte, DOM-Interaktion und praxisnahe Nutzung von KI zur Code-Optimierung.
Teilnehmende programmieren Arrays, Objekte und Funktionen, nutzen Debugging-Methoden, strukturieren Projekte in VS Code und formulieren Prompts, um KI beim Testen und Verbessern von Code produktiv einzusetzen.

  • Variablen, Datentypen und Kontrollstrukturen
  • Arrays, Objekte und modulare Funktionen
  • DOM-Grundlagen und Browserinteraktion
  • Debugging-Methoden und Projektstrukturierung
  • KI-Tools für Schreiben, Testen und Optimieren von Code

Fachliche Kompetenz
Abgeschlossen erwerben Teilnehmende die Fähigkeit, Scrum in komplexen Umfeldern zu halten: Werte werden operationalisiert, Definition of Done gepflegt, Teamverantwortung durch transparente Informationsflüsse gestützt und Moderation führt zu dokumentierten Ergebnissen. Skalierung wird als geordnetes Zusammenwirken gestaltet; Vorhersagen und Integration sind nachvollziehbar und belegbar. In Python und JavaScript entstehen saubere, modulare Lösungen; KI wird verantwortungsvoll und produktiv eingesetzt.

Die Weiterbildung bereitet auf die Prüfung bei Scrum.org vor, wird aber weder von Scrum.org unterstützt noch ist sie mit Scrum.org ..verbunden.